具身智能機(jī)器人產(chǎn)品在B 端應(yīng)用已實(shí)現(xiàn)小批量落地。例如在工業(yè)領(lǐng)域，新石器無人車、非夕科技、江行智能、斯 帝爾等在物流運(yùn)輸、精密裝配、巡檢、打磨等場景已形成較為標(biāo)準(zhǔn)化的解決方案。

具身智能機(jī)器人產(chǎn)品在工業(yè)場景的落地進(jìn)度評估

在工業(yè)領(lǐng)域，驅(qū)動(dòng)機(jī)器人迭代的核心動(dòng)力，是制造業(yè)從大規(guī)模流水線向柔性制造的轉(zhuǎn)型。工業(yè)制造是當(dāng)前具身智能機(jī)器人Z具落地潛力的領(lǐng)域，已在物流倉儲、汽車、3C 電子、家電、食品包裝等行業(yè)實(shí)現(xiàn)局部替代，典型任務(wù)包括 注塑、搬運(yùn)、分揀、物流運(yùn)輸、精密裝配(小部件)、巡檢、打磨拋光及質(zhì)檢等。其應(yīng)用優(yōu)勢體現(xiàn)在流程標(biāo)準(zhǔn)化、環(huán)境 相對可控、需求明確(替代重復(fù)性人工或高危崗位)。場景的不確定性及非標(biāo)化造就任務(wù)環(huán)境的復(fù)雜性：

企業(yè)對機(jī)器人的需求從執(zhí)行"單一動(dòng)作"升J為完成一系列的“復(fù)合任務(wù)”,例如汽車零部件檢測機(jī)器人，不僅要 識別零件表面缺陷，還需自主判斷缺陷類型、記錄數(shù)據(jù)并觸發(fā)后續(xù)的分揀動(dòng)作，這要求機(jī)器人具備“感知-決策-執(zhí)行” 的閉環(huán)能力；智能倉儲中的AGV 機(jī)器人，需應(yīng)對貨架位置臨時(shí)調(diào)整、人員穿梭、貨物包裝規(guī)格不一等突發(fā)狀況。而傳 統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人僅限于“能動(dòng)”;此外，3C、 精密器械等領(lǐng)域的制造業(yè)普遍采用小批量、多批次的生產(chǎn)模式，例如手機(jī)廠 商可能每月需切換多種機(jī)型的組裝任務(wù)，每種機(jī)型的零件布局、 裝配順序均存在差異，傳統(tǒng)機(jī)器人的“固定編程程序” 難以適配。生產(chǎn)環(huán)境不再高度可控，而是包含更多動(dòng)態(tài)變量。